Notice bibliographique
Résumé
Purpose The concept of appeal has traditionally been considered a cornerstone of readers' advisory (RA). Critically revising the foundational works on appeal that have guided RA for more than two decades, this article aims to discuss the best ways to approach teaching RA as contextually grounded practice. Design/methodology/approach The paper uses a critical review of RA foundational works and of selected RA tools and publications; a comparative analysis of two empirically generated models of reading; and discourse on the possible application of research interviewing methods to the RA interview. Findings Given the disclosed unutilized potential of the existing theory of appeal and in light of recent empirical research, the concept of appeal should become less compartmentalized and should be broadened to include the reader and his or her reading context. Reading studies should be seen as directly relevant to understanding appeal. The SQUIN (single question aimed at inducing narrative) technique, borrowed from narrative research interviews, can be used in RA interviews to collect contextually grounded information about the appeal of reading. Originality/value This article will be of interest to LIS educators, practising readers' advisors, other public services librarians, reading scholars, and library and information science students. It takes a radically different approach to the concept of appeal, which has remained relatively stable since its conception in 1989, and uses it to propose not only a more holistic approach to RA but also some practical ways to teach it to future readers' advisors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».